随着计算机的蓬勃发展，各领域对自身、他人的安全越发重视，也越加频繁地通过图像、视频等收集、传递信息，视频作为表达信息的载体，具有内容丰富生动、获取信息快速直观等优点。随着人们生活水平的提高，安全意识的普及，监控技术的日益完善，相关视频数据呈现爆炸式的增长，面对如此海量的视频数据，搜索所需信息及整合信息变得困难，怎样让用户对视频中对象的行为一目了然成为当下研究的难点。随着社会对用高科技方式构建安全社会环境的意识提高，以及对公共安全基础建设的大力投入， “智慧社区” 正逐步覆盖各大城市，大量的监控设备被部署在社区的各个角落，而其带来的海量监控数据，使得对智慧社区监控视频目标行为识别分析等的研究越来越受到广泛关注。传统视频监控的采集和记录耗时耗力，已不再满足人们的需求，对监控视频进行自主分析，视频监控管理的智能化、自动化更符合当今社会人们的需求。智慧社区监控不同于传统的小区监控，由于室外环境及监控设施功能的限制，所处理的视频信息常存在人车遮挡、视频画面变形、光线暗淡、画面模糊等一系列的画面质量问题。如何解决这些难题，提高智慧社区安全防范程度，对社会安保、智能化监控研究具有重大意义。
监控视频系统为法治社会的公共安全提供了强而有力的证据链及规范作用。如何简单快速地实现利用监控视频对目标人物行为进行浓缩检索一直是各界人士关注的重点。就目前形势而言，单纯的视频监控系统研究已经非常深入，且得到广泛应用，但对监控视频目标行为浓缩方面的研究还不够广泛和深入。以往针对小区视频的研究应用功能单一，普通小区也一般追求简单操作可保证视频存储查阅即可，但随着居民安全意识以及生活水平的不断提高，智慧社区已开始追求对监控视频智能化的处理，但此方向的研究较少，需求空间大，因而面向智慧社区的监控视频目标行为浓缩系统拥有广阔的市场发展前景。(www.xing528.com)
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